如果你是Latent Space的新成员，可能还不知道我们有一个Discord频道，大家在那里讨论当天的AI及其他新闻。如今，OpenAI和Anthropic都认为AI可以完成大约70%的白领工作。随着关于AI引发的裁员以及大部分编码工作（包括SWE-Bench Verified和METR）被解决的讨论不断增加，一些人对Citadel对Citrini Research的回应感到困惑：

Citadel回应

我们在播客中多次提到“AI工程师将是最后的职业”。这最初是2023年“AI工程师崛起”的一个玩笑（我本人对此观点极为偏爱），但到了2026年，我们对此越来越严肃。简单的解释是引用了杰文斯悖论，但我们认为仅仅指向维基百科上的某个定律，严重低估了正在发生的因果关系和规模。

例如，你如何看待Anthropic另一份报告显示软件工程占据了Claude模型超过50%的使用场景？

Claude模型使用场景

你是否同意Han的观点，认为应该转向其他使用场景？2025年是编码代理之年，2026年其他领域会迎头赶上，对吗？

恭喜，你犯了典型的以自我为中心的错误，加入了永久的底层阶级。

“没有墙壁。”没有理由相信已经达到50%的领域不会继续增长到80%、90%甚至更多。

目前的共识是2026年是知识工作代理之年（更多内容将在即将发布的Claude Cowork和OpenAI Frontiers播客中介绍）。正如OpenClaw基于编码代理Pi，Cowork基于Claude Code，OpenAI Symphony最大化了harness engineering。随着Code Mode/CLI取代MCP，文件系统取代Memory/RAG，沙盒取代视觉，实际上所有代理都只是带有额外技能的编码代理，每增加一项技能就能完成更多白领任务。

“软件工程可能是唯一经历杰文斯悖论的职业，因为他们利用AI自动化其他职业，使其消失。”——QwQiao提出的最后AI工程师论点

当整个经济变成荒地，我们疯狂印钞发放无条件基本收入时，最后的职业之争将是AI工程师与AI研究员的对决。这是一个“先有鸡还是先有蛋”的问题——工程师鸡还是研究员蛋先出现？

我们也深思熟虑，认为研究员可能会先退休，而工程师仍在部署研究员产出的最后一公里成果。

以下是2026年3月5日至6日的AI新闻摘要，我们监测了12个Reddit子版块、544个Twitter账号和24个Discord服务器（共264个频道，13382条消息），为你节省了约1311分钟的阅读时间。你可以在AINews网站搜索所有过往内容。提醒一下，AINews现已成为Latent Space的一个板块，你可以选择订阅或取消订阅邮件频率。

AI Twitter回顾

OpenAI GPT-5.4发布：基准领先，成本与效率权衡，用户反馈不一

  • Artificial Analysis深度解析（xhigh）及定价细节：GPT-5.4（xhigh）使OpenAI重回Artificial Analysis智能指数第一（与Gemini 3.1 Pro Preview并列），得分57（高于GPT-5.2的51），但每百万输入/输出token价格更高（$2.50/$15 vs $1.75/$14），上下文窗口扩大至约105万token（之前为40万）。优势在物理推理和终端编码，但幻觉率较高，基准运行成本比GPT-5.2高约28%。

  • GPT-5.4 Pro在CritPt上提升显著，输出成本极高，单次运行费用超过1000美元。

  • 社区基准测试及“模型个性”观察显示GPT-5.4在代理和编码评测中有显著提升，但在推理效率和字面理解方面与Claude存在分歧。

  • Text Arena数据显示GPT-5.4 High在创意写作和长查询类别中进入前十，数学表现与GPT-5.2 High持平。

代理、编码工作流及“AI原生开发”工具

  • OpenAI发布了针对GPT-5.4 API用户的代理提示指南，涵盖工具使用、结构化输出、验证循环及长流程工作流。

  • Claude Code桌面版新增本地定时任务和循环支持。

  • MCP作为连接工具，推动AI评估如单元测试般进行，Figma MCP服务器实现双向交互，GitHub Copilot用户可将设计上下文拉入代码并反馈至画布。

  • 开源项目T3 Code基于Codex CLI构建，探索支持Claude代理。

  • Factory AI实现每个PR运行40+ CI检查，支持快速合并，强调持续集成评估编码代理的重要性。

安全领域成为大语言模型优先领域

  • Anthropic与Mozilla合作，Claude Opus 4.6在两周内发现22个漏洞，其中14个为高危漏洞，占Mozilla 2025年高危漏洞修复的约20%。

  • 评估工具识别浏览器组件，提出基准测试完整性风险，模型可利用缓存网络资源作为通信渠道。

  • OpenAI推出Codex Security应用安全代理，支持漏洞发现、验证及修复建议，向ChatGPT企业版和Pro用户开放。

  • 多方观点认为复杂公共软件应默认被视为已被攻破，提示注入攻击风险上升，红队招聘力度加大。

推理与内核工程

  • vLLM发布跨平台Triton注意力后端，支持NVIDIA/AMD/Intel，MI300性能提升约5.8倍。

  • vLLM 0.17版本集成FlashAttention 4，支持Qwen3.5，优化模型运行效率。

  • Meta/PyTorch发布KernelAgent，实现基于GPU性能信号的闭环多代理内核优化，性能显著提升。

  • GPU MODE宣布110万美元AMD赞助的内核优化竞赛。

小型及专用模型与后训练方案

  • 微软发布15B参数多模态推理模型Phi-4，定位实用代理的“甜 spot”。

  • Databricks提出结合强化学习和合成数据的任务专用模型训练方案，显著降低成本和延迟。

  • 研究表明在微调时重放预训练数据可减少遗忘并提升性能。

  • Sakana AI Labs提出基于文档或任务描述动态生成LoRA适配器的持续学习方法。

技术热门推文

  • Claude Opus 4.6发现Firefox多处漏洞。

  • OpenAI Codex Security项目启动。

  • Claude Code支持本地定时任务。

  • OpenAI为开源维护者提供支持包。

  • vLLM实现跨平台注意力内核。

以上内容展示了AI技术的快速发展及其对软件工程和知识工作的深远影响，AI工程师作为最后的职业角色，正面临前所未有的机遇与挑战。